Questo modello legge testo semplice, quindi i tag inline vengono ignorati. Per le emozioni basate sui tag, passare a un modello espressivo come Orpheus o Bark.
Scene di consegna in lingua naturale. Onorato oggi da Qwen3-TTS; altri modelli espressivi in arrivo.
Questo modello non supporta le istruzioni di stile per passare a un modello che lo fa (ad esempio Qwen3-TTS).
Definire le pronunciazioni personalizzate (parola = pronuncia):
-12
+12
Controlla l'espressività (0 = neutro, 1 = molto espressivo)
Peso di guida senza classificatore (più alto = seguito più rapido)
Descrivi lo stile vocale nel linguaggio naturale (Parler usa questo al posto delle voci preimpostate)
Formato della finestra di dialogo dia: Usare [S1] e [S2] tag per contrassegnare diversi altoparlanti. Esempio: [S1] Ciao! [S2] Ciao, come stai?
Questo è un modello di voce premium, disponibile su qualsiasi piano a pagamento. Puoi ancora visualizzare in anteprima le sue voci gratuite con il pulsante di riproduzione accanto al picker voce.
StyleTTS 2, developed at Columbia University, achieves human-level text-to-speech for single-speaker synthesis by combining style diffusion with adversarial training guided by large speech language models. Its diffusion-based style modeling captures the full natural variation of human speech — subtle shifts in rhythm, emphasis, and tone — so output can rival real recordings. It is widely regarded as one of the most natural-sounding open single-speaker models, which makes it a strong choice for studio-quality narration and professional voiceover where polish matters more than cloning or multilingual range. StyleTTS 2 is English-focused and released under the permissive MIT license.
Meglio per: Studio-quality single-speaker synthesis, professional narration
MIT (code); pre-trained model requires telling listeners the speech is synthesized
Livello
premium
Velocità
medium
Clonazione vocale
No.
Lingue
English
Caratteri massimi
500
StyleTTS 2 voci
Default
English
PremioNeutral
StyleTTS 2 FAQ del TTS
It combines style diffusion with adversarial training using large speech language models. The diffusion-based style modeling captures the full range of human speech variation, producing output that can rival real recordings.
No. It is focused on producing the most natural single-speaker synthesis rather than cloning a specific voice. For cloning, use a model like Chatterbox or GPT-SoVITS.
Studio-quality single-speaker work — professional narration and voiceover — where naturalness and polish are the priority. It is English-focused and MIT-licensed.
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